LLM论文笔记 23: Meta Reasoning for Large Language Models

  • Arxiv日期:2024.6.17
  • 机构:THU / MSRA

关键词

  • meta-reasoning
  • 推理方法
  • prompt engineering

核心结论

  1. 提出**Meta Reasoning prompting,**MRP是一种系统提示方法,能够帮助LLM动态选择最合适的推理方法,从而提升其灵活性和效果

  2. 多个基准测试MRP表现出色,特别是在需要多种推理策略的任务中

  3. MRP在更大的模型(如GPT-4)上表现得更为出色,而在较小的模型(如GPT-3.5)上则效果较差,表明推理能力与模型的基础能力密切相关

  4. MRP在更复杂和多样化的任务中显示出了显著的优势,尤其在较简单的任务中与其他方法的表现差异较小时,MRP的优势不明显

  5. 未来可以探讨将MRP集成到训练数据中,从而进一步提高LLM的推理能力

主要方法

提出结合所有推理方法的系统提示方法,模拟人类选择方法的过程(meta-reasoning)

通过自我评分,得到分数最高的推理方法执行:

注:本系列不包括基础的知识点讲解,为笔记/大纲性质而非教程,用于论文知识点和思想和快速记忆和回顾,更多细节建议阅读论文原文

相关推荐
G.E.N.35 分钟前
开源!RAG竞技场(2):标准RAG算法
大数据·人工智能·深度学习·神经网络·算法·llm·rag
西西弗Sisyphus44 分钟前
如果让计算机理解人类语言- Word2Vec(Word to Vector,2013)
人工智能·word·word2vec
DKPT1 小时前
Java享元模式实现方式与应用场景分析
java·笔记·学习·设计模式·享元模式
前端双越老师1 小时前
30 行代码 langChain.js 开发你的第一个 Agent
人工智能·node.js·agent
东坡肘子1 小时前
高温与奇怪的天象 | 肘子的 Swift 周报 #092
人工智能·swiftui·swift
KaneLogger2 小时前
视频转文字,别再反复拖进度条了
前端·javascript·人工智能
度假的小鱼2 小时前
从 “人工编码“ 到 “AI 协同“:大模型如何重塑软件开发的效率与范式
人工智能
zm-v-159304339863 小时前
ArcGIS 水文分析升级:基于深度学习的流域洪水演进过程模拟
人工智能·深度学习·arcgis
KoiHeng4 小时前
操作系统简要知识
linux·笔记
拓端研究室4 小时前
视频讲解|核密度估计朴素贝叶斯:业务数据分类—从理论到实践
人工智能·分类·数据挖掘